Seconda Parte (pdf, it, 1824 KB, 10/14/08)

Sistemi ERP e i sistemi di BI
1
Concetti Preliminari
• Cos’è un’ERP:
In prima approssimazione: la strumento, rappresentato
da uno o più applicazioni SW in grado di raccogliere e
organizzare le informazioni utili alla gestione aziendale
2
Definizione di ERP
• I sistemi ERP sono sistemi informatici multi-modulari che offrono un
supporto per la pianificazione e la gestione aziendale, ciascun modulo ha
caratteristiche specifiche per la funzione a cui sovraintende.
• Nei sistemi ERP confluiscono e vengono gestite tutte le informazioni ed i
dati necessari per la gestione dell’azienda, dalle sezioni strategiche
(marketing, previsioni, budget, finanza) sino al controllo operativo quotidiano.
• Tipicamente un sistema ERP contiene moduli in grado di gestire i tre cicli
principali su cui si basa l’attività di ogni azienda: ciclo attivo (produzione
e vendita), ciclo passivo (acquisti), ciclo di supporto (amministrazione,
finanza, gestione del personale, qualità).
• I sistemi ERP sono definiti “sistemi aperti” perchè possono comunicare con
altri sistemi di fornitori diversi, consentendo la condivisione delle informazioni
e l’integrazione delle funzionalità dei diversi pacchetti adottati.
3
Il mito dell’ERP
La regola d’oro degli ERP è:
Ogni informazione deve essere inserita nel sistema una
sola volta dall’ente che per primo la possiede con il
livello adeguato di dettaglio.
4
I Legacy e l’evoluzione da MRP a ERP
I Sistemi LEGACY o GESTIONALI sono software sviluppati spesso “in house”, che
consentono la registrazione delle attività operative delle singole funzioni aziendali
A
Sistemi LEGACY
tempo
I sistemi ERP nascono come estensione dei sistemi MRP (Material Requirement
Planning) ed MRP II (Manufacturing Requirement Planning)
Gli MRP (Material Requirement Planning), nacquero per razionalizzare l’impiego dei
materiali nelle fabbriche e si trasformarono dapprima in MRP II (Manufacturing Resource
Planning), in grado di controllare tutta l’attività produttiva, e infine in ERP (Enterprise
Resource Planning) con l’aggiunta delle funzioni amministrative, gestionali e finanziarie.
B
MRP
sistema di
pianificazione della
produzione e dei
materiali per aziende
manifatturiere
MRP II
ERP
Extended ERP
t
sistema di pianificazione
delle risorse produttive
esteso alle funzioni
aziendali coinvolte nella
produzione
sistema di
pianificazione
integrato tra
funzione aziendali
ERP integrato con
l’ambiente esterno
all’azienda
5
Legacy vs. ERP
Acquisti
Spedizioni
Legacy: sistemi chiusi
• Registrazione ex-post delle informazioni su
Vendite
Produzione
azioni passate
• Utilizzo di archivi non condivisi, duplicazione di
attività
• Eterogeneità delle modalità operative tra le
Amministrazione
Magazzino
varie funzioni aziendali
ERP: Internal Integration
Acquisti
Vendite
Spedizioni
Produzione
•Sistemi che possono effettuare delle simulazioni
e formulare delle proposte su azioni future
•Condivisione degli stessi archivi e delle stesse
informazioni
•Condivisione delle stesse logiche operative tra le
varie funzioni aziendali
Amministrazione
Magazzino
6
ERP vs Legacy
Sistemi Legacy
•
registrazione ex-post delle informazioni
su azioni passate
•
sviluppo di programmi per le singole
funzioni
•
programmi sviluppati in house
•
utilizzo di archivi
duplicazione di attività
•
eterogeneità delle modalità operative tra
le varie funzioni aziendali
•
le attività effettuate in un’area funzionale
non condizionano le altre funzioni
non
condivisi,
Sistemi ERP
• sistemi che effettuano delle simulazioni e
formulano delle proposte su azioni future
• sviluppo di programmi per processi condivisi
tra più funzioni
• package di fornitori esterni
•condivisione degli stessi archivi e delle stesse
informazioni
•condivisione delle stesse logiche operative tra
le varie funzioni aziendali
• sistemi aperti che consentono l’integrazione
con applicativi esterni
• stretta interconnessione delle attività svolte
nelle varie aree funzionali
7
Caratteristiche: architettura
Architettura a tre livelli: client - server - data base
CLIENT
APPLICATION SERVER
DATABASE SERVER
Client
Application server
LAN-WAN
Client
Application
server
DB
server
Banche
dati
Application server
Client Client Client Client
8
Caratteristiche: architettura
Tecnologie
Amministrazione
Controllo di Gestione
Risorse Umane
R&S
Client
Moduli Software
Acquisti e
logistica in
ingresso
Produzione
Contabilità
Logistica e
distribuzione
Produzione
Marketing
e vendite
...
SOFTWARE: SAP, BAAN, FORMULA, JD EDWARDS...
Server
DATA BASE: Oracle, DB2, Informix...
SISTEMA OPERATIVO: Solaris, Unix, Windows NT, OS 400...
HARDWARE: SunMicrosystem, Compaq, Hp, IBM...
9
Caratteristiche: modularità
Il modulo è un insieme di funzionalità che seguono un particolare processo
aziendale.
Ogni modulo è ingegnerizzato per presidiare uno specifico processo che può
coinvolgere diverse aree funzionali
Gestione
……….. Vendite
Gestione General
Produzione
Acquisti Ledger
M.R.P.
Controllo
Risorse
di
Umane ……….
Gestione
E.R.P.
10
Caratteristiche: modularità
Moduli e differenti business model
Logistica
Acquisti
Pianificaz.
Controllo
Aziendale
Contabilità
Risorse
Umane
Contabilità
Fornitori
Risorse
Umane
Oggetto di
Costo
Manutenzione
Programmata
Convegni
Analisi
Redditività
Manutenzioni
Speciali
Contabilità
Generale
Note
Spese
Centro di
Profitto
Cash
Management
Ordine di
c/lavoro
Contabilità
Specifiche
Rilevazione
Presenze
Costi Generali
Budgeting
Prog.ne su
Commessa
Trasfer.ti
Consolidato
Retribuzione
Gestione
Cespiti
Gestione
Qualità
Gestione
Qualità
Benefit
Cespiti in
Leasing
Logistica
Vendite
Logistica
Produzione
Ordini
Standard
Produzione a
Lotti
Materiale di
Scorta
Contratti
Produzione
Ripetitiva
Materiale di
consumo
Conto
Deposito
Produzione su
Ordine
Stock in
c/deposito
Mandati
Pagamento
Produzione di
Processo
Ordini
Urgenti
Spedizione
Ciclo
Attivo
Capitale
Fisso
Ogni singolo modulo può essere adattato alle situazioni di business peculiari di
ciascuna azienda
Scalabilità:
significa che è possibile decidere quali sono i moduli che servono, lasciando
aperta la posiibilità di ampliare la suite in un momento successivo
11
E-BUSINESS
CONSOLIDATO
Fornitore
(ERP2)
AMMINISTRAZIONE
FULL
INTERNET
ACCESS
Cliente
(ERP1)
CONTROLLO
DI GESTIONE
CESPITI
Terzista
(ERP3)
REPORTING
SYSTEM
ACQUISTI
CONTROLLO
PRODUZIONE
INVESTIMENTI
WAREHOUSE
SYSTEM
TESORERIA
DOCUMENT
MNGT
VENDITE
QUALITY
MNGT
C.R.M.
MAGAZZINI
PIANIFICAZIONE
PRODUZIONE
MANUTENZIONE
12
Esemplificazione di funzionamento del ciclo attivo
acquisizione
ordini
contrattazione con la
clientela
raccolta e
organizzazione
ordini
inserimento nel sistem a
delle anagrafiche clienti
Copertura della richiesta:
-schedulazione spedizioni
verifiche di
disponibilità
Programmazione della
Produzione per
a.
Sopperire alla richieste
b.
Ristabilire le giacenze minime
Spedizioni
Fatturazione
contabilizzazione -rilevazionedi
crediti - ricavi - scadenze
gestione scadenze - solecito
ritardi
gestione provvigioni - agenti
gestione ricavi - politiche
sconti - prom ozioni
13
Continua…
CO.AN.
CO.AN.
CO.GE.
CO.GE.
GENERAL
GENERAL
LEDGER
LEDGER
DIVISE
DIVISE
ESTERE
ESTERE
EFFETTI
EFFETTI
DIVISIONI
DIVISIONI
COST
COST
ALLOCAT
ALLOCAT..
NUCLEO
REPORTING
CLIENTI
CLIENTI
PROVVIGIONI
PROVVIGIONI
PROP.
PROP.
PAGAMENTO
PAGAMENTO
INTRA
INTRA
STAT
STAT
FORNITORI
FORNITORI
QUERY SYSTEM
IVA
IVA
SECURITY
FM
FM
LINK
LINK
META
META
SOCIETA’
SOCIETA’
RITENUTA
RITENUTA
ACCONTO
ACCONTO
VERIFICA
VERIFICA
FATTURE
FATTURE
MUNICIP.
MUNICIP.
BANCHE
BANCHE
TESORERIA
TESORERIA
PROP.
PROP.
GIROFONDO
GIROFONDO
14
Aspetti organizzativi di un moderno E.R.P
• L’implementazione di un sistema ERP in azienda
richiede:
a) presenza di un modello organizzativo/procedurale definito e
formalizzato
b) autonomia decisionale del management operativo
c) divulgazione e condivisione degli obiettivi aziendali
15
La conseguenza 1
Tutte le aree aziendali vivono in relazione tra di loro
Ognuna deve avere precise e univoche:
- competenze
- responsabilità
16
La conseguenza 2
L’implementazione di un ERP quindi deve essere
inserito in un contesto di progetto dove devono essere
definiti:
¾ Gli obiettivi da raggiungere
¾ I tempi in cui raggiungerli
¾ Le eventuali modifiche organizzative aziendali
¾ Le eventuali ‘personalizzazioni’ procedurali
17
Dall’ERP all’EXTENDED ERP (1)
• L’obiettivo dell’ERP è gestire l’azienda
• L’obiettivo dell’extended ERP è gestire l’azienda “estesa”
ossia coprire le are di interfacciamento tra l’azienda e il
mondo esterno:
> Fornitori
> Clienti
> Istituzioni (investitori, banche …)
18
Dall’ERP all’EXTENDED ERP (2)
Gli strumenti sono nuovi moduli:
> CRM
> Supplay Chain
> Portali Aziendali
Vincoli principali:
- dimensione aziendale
- cultura aziendale
- ‘sensibilità’ alla variabile sicurezza
19
La Supply Chain Management (SCM)
20
L’attività di SCM (Supply Chain Management) riguarda il
collegamento ed il coordinamento delle attività di acquisto,
produzione e logistica (e logistica inversa)
• Supply chain planning system: Abilita l’azienda alla generazione
di previsioni di produzione e sviluppare piani di acquisto e
produzione.
• Supply chain execution system: Permettono la gestione di flussi
di prodotti tra centri di distribuzione e magazzini.
In ingresso
In uscita
a
Cap
li v e ll
c it à ,
Fornitore
O rd
Fornitori dei
fornitori dei
fornitori
Fornitori dei
fornitori
o di in v e
ntario, programmazione consegne, termini di
Produttore
i n i, r i
c hie st e d
Distributore
pagam
ento
Punto
vendita
m
i resi, richieste di riparazioni e servizi, paga
Cliente
enti
La gestione della SCM è importante per il business perché l’efficienza
di queste attività è fondamentale per la consegna del prodotto ed il
livello di servizio prestato al cliente (es. Fiat..ha 10.000 fonitori…tutti
devono operare sincronizzati per garantire la consegna delle
vetture,….)
21
I SI supportano le attività di SCM in diversi modi
• Decidere quando,
movimentare.
che
cosa
produrre,
immagazzinare
e
• Velocizzare il processo di trasmissione degli ordini di acquisto.
• Acquisire gli ordini di vendita, tracciare il loro “status”.
• Controllare la disponibilità d’inventario, monitorarne il livello
• Tracciare e monitorare le consegne.
• Definire piani di produzione in base al livello della domanda.
• Comunicare rapidamente cambiamenti nel design dei prodotti.
• Fornire informazioni in merito ai prodotti.
• Condividere informazioni in relazione a tassi di difettosità e resi.
22
Il CRM è un processo e una tecnologia per l’unificazione di
tutti i processi di business per trattare con i clienti attuali e
potenziali
Si verifica un consolidamento dei dati dei
clienti da diverse fonti, tali da essere analizzati
per rispondere alle seguenti domande:
L’azienda è interessata al valore del cliente esistente o nuovo?
Qual’è il VALORE del cliente per l’azienda? Quali CANALI usa
il cliente per interagire con l’azienda? Perchè il cliente
interagisce con l’azienda (NATURA INTERAZIONE) ?
23
I KMS sono i SI diretti alla codifica di conoscenza ed
esperienza, a renderla disponibile dove e quando necessaria e
fornire link a fonti esterne di conoscenza
Supportano i processi di SCOPERTA, CODIFICA, CONDIVISIONE E
DISTRIBUZIONE della CONOSCENZA
24
… alcune domande
1. SCM è meno rispetto alla movimentazione di beni fisici e più rispetto
alla semplice gestione delle informazioni? Discutere le implicazioni
di questa affermazione
2. Adottare un ERP è una decisione chiave di business cosi come
tecnologica? Siete d’accordo? Perché si o perché no? Chi dovrebbe
assumere la decisione?
25
Cenni sulla Business Intelligence
ed il
Knowledge Management
26
Il valore della Conoscenza
• DATI: sono nozioni grezze e incomplete.
• INFORMAZIONI: hanno origine dai dati aggiungendo ad essi
“valore”
attraverso
processi
di
analisi
contestualizzazione, calcolo, categorizzazione.
e
sintesi,
• CONOSCENZA: trasferimento delle informazioni all’interno
dell’organizzazione. Identificazione di relazione causa-effetto tra
informazioni attraverso esperienza, relazioni sociali etc.
Dati
Informazioni
Conoscenza
27
La Business Intelligence
Definizione Semplificata:
•
Business Intelligence: significa trasformare i dati grezzi in informazioni
utilizzabili, distribuire e condividere le informazioni, creando una
conoscenza collettiva della propria impresa.
Trasform.
Dati
Informazioni
Conoscenza
Aziendale
28
Continua…
Definizione:
Processo analitico che trasforma i dati in informazioni a supporto
della presa di decisioni ottimizzato da un insieme di tecnologie
(Grothe e Gentsch, 2000; Davenport e Prusak, 1998)
Dati
Informazioni
Prendere delle
decisioni
Finalità:
Migliorare i processi decisionali, di comunicazione e
coordinamento delle interdipendenze aziendali, razionalizzare e
ottimizzare il processo di creazione, gestione, diffusione e
condivisione della conoscenza
29
Il Knowledge Management
ƒ Knowledge Management (Gestione della conoscenza) significa:
ƒ Creazione, raccolta e classificazione di informazioni
ƒ provenienti da varie fonti di dati (fonti interne, Web, sistemi ERP)
ƒ che vengono quindi distribuite ai vari utenti sulla base degli specifici
interessi
ƒ tramite mezzi e strumenti diversi.
ƒ
Una piattaforma di Knowledge Management, quindi, raccoglie, organizza,
distribuisce e rende facilmente accessibili le conoscenze aziendali a chi
ne ha bisogno, nel momento e nel contesto in cui servono
30
Le tecnologie
• Sistemi di DataWareHouse (DWH)
Componente dati
• Sistemi di Business Intelligence (BI)
Componente applicativa di accesso ai dati, di visualizzazione, di
analisi e di supporto decisionale.
Sistemi informativi manageriali di supporto alle attività di
controllo e di decisione
31
L’architettura dei sistemi di BI e DWH
Sistemi per l’accesso ai
dati e la produzione di
informazioni
Sistemi di
Business Intelligence
Sistemi per
l’integrazione e
l’archiviazione dei dati
semilavorati
Datawarehouse
Altri sistemi di tipo operativo
(call center, customer service,
etc.)
ERP o sistemi
gestionali
tradizionali
Sistemi web
(e-commerce, B2B
e B2C, etc.)
Sistemi di origine dei dati elementari
32
Struttura e Livelli di Informazione
ALTA DIREZIONE
MANAGER DI LINEA
PERSONALE ESECUTIVO
33
Relazioni tra livelli d’Informazione e Sistema
Informativo Aziendale
3° livello
ALTA DIREZIONE
D.S.S.
MANAGER DI LINEA
Enterprise
Reporting
PERSONALE ESECUTIVO
Legacy
Sistemi transazionali
2° livello
1° livello
34
DataWareHouse (DWH)
Anello di collegamento tra i dati, le applicazioni e i sistemi informativi
di tipo operativo e i sistemi informativi manageriali di supporto alle
attività di controllo e di decisione
SI
DWH
DSS
DSS
35
Alcune definizioni…
Definizione 1:
ƒ
DWH è semplicemente un sinonimo di database fisico
(relazionale o multidimensionale) che contiene dati.
Definizione 2:
ƒ
Il DWH può essere definito come: un ambiente con strutture
dati finalizzate al supporto delle decisioni, fisicamente
separato dai sistemi operazionali.
NON sono definizioni complete
36
Continua…
ƒ Inmon lo definisce come:
–
–
–
–
una raccolta di dati integrata: da fonti transazionali o esterne diverse
subject oriented: organizzati per argomento (non per applicazione)
time variant: organizzati per riferimento temporale (fotografia)
non-volatile: non modificabili: sola lettura
Costruito per supportare i processi decisionali
L’integrazione dei dati di un DWH costituisce una delle premesse
necessarie che ne consentono una progettazione adeguata e che lo
distinguono da ogni altro sistema di supporto alle decisioni
37
Caratteristiche
• Integrata: requisito fondamentale di un DWH è l’integrazione della
raccolta dati. Nel DWH confluiscono dati provenienti da più sistemi
transazionali e da fonti esterne. L’obiettivo dell’integrazione può
essere raggiunto percorrendo differenti strade: mediante l’utilizzo di
metodi di codifica uniformi, mediante il perseguimento di una
omogeneità semantica di tutte le variabili, mediante l’utilizzo delle
stesse unità di misura
• subject oriented: perché il DWH è orientato a temi specifici
dell’azienda piuttosto che alle applicazioni o alle funzioni. In un DWH i
dati vengono archiviati in modo che possano essere facilmente letti o
elaborati dagli utenti. L’obiettivo, quindi, NON è più quello di
minimizzare la ridondanza mediante la normalizzazione MA quello
di fornire dati che abbiano una struttura in grado di favorire la
produzione di informazioni. Si passa dalla progettazione per
funzioni alla modellazione dei dati al fine di consentire una visione
multidimensionale degli stessi.
38
Continua…
• Time variant: i dati archiviati all’interno di un DWH hanno un
orizzonte temporale molto più esteso rispetto a quelli archiviati in
un sistema operazionale. Ciò, tuttavia, comporta che i dati
contenuti in un DWH sono aggiornati fino ad una certa data,
che nella maggior parte dei casi, è antecedente a quella in cui
l’utente interroga il sistema.
– Situazione del tutto differente, al contrario, si manifesta in un
transazionale in cui i dati corrispondono sempre ad una
situazione costantemente aggiornata che tuttavia non fornisce
un quadro storico del fenomeno analizzato
(generalmente l’orizzonte temporale storico varia dai 2 ai 5 anni)
39
Continua…
• Non-volatile: tale caratteristica indica la non modificabilità dei
dati contenuti nel DWH che consente accessi in sola lettura.
Comporta, inoltre, una maggiore semplicità di progettazione del
database rispetto a quella di un database relazionale che supporta
una applicazione transazionale. In tale contesto non si fronteggiano
le possibili anomalie dovute agli aggiornamenti e tanto meno si
ricorre a strumenti complessi per gestire l’integrità referenziale o per
bloccare record a cui possono accedere altri utenti in fase di
aggiornamento
40
Data Mart (DM)
Il DM è:
- un DWH specializzato
- impiegato per rispondere ad esigenze differenti tra i vari
dipartimenti aziendali (vendite, qualità, MRK, etc.)
- un sottoinsieme del DWH
41
Esempio Decision Support System (DSS)
42
Sistemi ETL
ETL (Extraction, Transformation, Loading):
• Extraction:
I dati vengono estratti da fonti eterogenee
•Sistema Informativo centrale
(Back Office)
•Applicazioni
dipartimentali
(Front/Middle Office)
•Strumenti di Supporto interni:
ƒ
fogli elettronici, tool di Report interni, Db
•Provider Esterni
• Transformation:
- Attività di pulizia (analisi di dati):
- Scorretti
- Inconsistenti
- Ridondanti
- Mapping di formati (tool parametrici)
- Filtraggio sistematico per attività di loading a
regime
• Loading:
- Caricamento
- Strutturazione
- Allineamento
- Monitoraggio
43
Esempio sul funzionamento dell’ETL
44
Alcune esemplificazioni
Drillable
Context
Sensitive
Map
45
Continua…
46
Continua…
47
OLAP (Online Analytical Processing)
Cliente
Tempo
Prodotto
•
Analisi dei dati su strutture multidimensionali
•
Rapida, flessibile ed efficiente
•
Utente sceglie interattivamente le informazioni da visualizzare
•
Strumento DECISIONALE
48
1
Cliente
Tempo
Cliente
Prodotto
Tempo
2
Prodotto
Cliente
Tempo
3
Prodotto
49
Tipologie di OLAP
MOLAP:
• è la tipologia più utilizzata.
• ha uno specifico motore per l'analisi multidimensionale
• crea le "dimensioni" con un misto di dettaglio ed aggregazioni
• scelta migliore per quantità di dati ridotte
• veloce nel calcolare le aggregazioni e restituire risultati
• crea enormi quantità di dati intermedi
ROLAP:
• lavora direttamente con database relazionali
• i dati e le tabelle sono memorizzati come tabelle relazionali
• memorizzare le informazioni di aggregazione
• necessita di minor spazio disco e uso di RAM
• ma è il più lento nella fase di creazione
HOLAP:
• lavora direttamente con database relazionali
• creato più velocemente dei ROLAP
• è più scalabile di MOLAP.
50
Continua…
Quanti Prodotti C sono stati
venduti al cliente Sempronio il
13/2/01?
Prodotti
A
Cliente
Caio
B
C
D
Data
07
/
1
7
/
13 /2/0 07
13 /3/
13
Quanti Prodotti sono
stati venduti al cliente
Sempronio il 13/2/01?
Sempronio
Tito
Tizio
Quanti Prodotti C sono stati
venduti al cliente Tito in
totale?
Tiberio
Quanti Prodotti A sono stati
venduti in totale al cliente
Tizio?
Quanti Prodotti A sono stati
venduti in totale?
Quanti Prodotti sono
stati venduti in totale?
Quanti Prodotti C sono
stati venduti in totale?
51
Operatori OLAP: ROLL-UP
52
Operatori OLAP: DRILL-DOWN
53
Operatori OLAP: SLICE AND DICE
54
Operatori OLAP: Pivotting
55
Data Mining: Definizione
ƒ Processo di estrazione di conoscenza da banche dati di grandi
dimensioni tramite l'applicazione di algoritmi che individuano le
associazioni "nascoste" tra le informazioni e le rendono
disponibili
¾ In altre parole, con data mining si intende l'applicazione di una o più
tecniche che consentono l'esplorazione di grandi quantità di dati,
con l'obiettivo di individuare le informazioni più significative e di
renderle disponibili e direttamente utilizzabili nell'ambito del decision
making.
Studio dell’efficacia del marketing
Ricerche di mercato
Pianificazione aziendale
Rilevamento di attività fraudolente
Valutazione delle categorie di rischio
56
Data Mining: Caratteristiche
9
Indipendentemente dal tipo di applicazione specifica, un processo
di estrazione di conoscenza percorre alcune fasi che possono
essere schematizzate in:
1.
Definizione dell'obiettivo
2.
Individuazione delle fonti di dati
3.
Estrazione/acquisizione dei dati (ed integrazione, se provenienti da
fonti o data bases diversi)
4.
Pre-processing (Pulizia dei dati - Analisi esplorative - Selezione Trasformazione - Formattazione)
5.
Data Mining (Scelta dell'algoritmo - Individuazione dei parametri Elaborazione - Valutazione del modello)
6.
Interpretazione/valutazione dei risultati
7.
Rappresentazione dei risultati
57
Esempio sul Data Mining
Debito
Nessun
prestito
t
Reddito
Clienti che non onorano il debito
Clienti che onorano il debito
Se il reddito < t, allora il cliente potrebbe NON
far fronte al suo debito